Implementando Data Quality a través de los metadatos

Una buena gestión de metadatos puede conducir a una buena calidad de los datos, ya que tener y confiar en los metadatos puede identificar datos deficientes, datos incorrectos y datos faltantes.

De la misma forma, tener unos buenos metadatos, nos muestra que la empresa se preocupa por comprender y mejorar la gestión de datos e indica que la organización está comprometida con los buenos datos, de ahí que se produzca una mejora en la calidad de los datos.

¿Qué son los  metadatos?

La definición estándar dice que los metadatos son datos acerca de los datos. Pero eso no dice nada a la mayoría de la gente. Podemos decir que los metadatos son el contexto y las descripciones de los datos (el tipo, lo que significan, dónde se encuentran, cómo se usan, etc.)

Los metadatos técnicos son utilizados por el personal de IT para gestionar los datos y saber si son correctos de acuerdo con las especificaciones técnicas (si son realmente en formato fecha, si se actualiza según el calendario, etc.)

Por otro lado, los metadatos relacionados con el negocio no suelen ser bien entendidos debido a que utilizan definiciones de negocio, contexto, uso, etc. de esos datos. Los metadatos técnicos son mucho más fáciles de capturar que los metadatos empresariales y la mayoría de organizaciones se concentran únicamente en estos metadatos técnicos, si es que prestan alguna atención a los metadatos.

¿Cuál es el objetivo de una estrategia de metadatos?

Los objetivos principales de una estrategia de metadatos deberían ser los siguientes:

• Desarrollar una comprensión empresarial acerca del valor intrínseco de los metadatos para toda la organización.

• Reconocer el valor que tienen los metadatos para mejorar la calidad de los datos.

• Comprender los diferentes tipos de metadatos y elegir aquellas categorías de cada tipo que son importantes para esta organización.

• Decidir cómo la organización va a utilizar los metadatos.

• Seleccionar la tecnología que dará soporte sus actividades de metadatos.

La reutilización es esencial. No hay necesidad de crear constantemente los mismos metadatos una y otra vez.

Capturarlos una vez, en un entorno controlado y centralizado, y gestionarlos correctamente con data governance, debería reducir la necesidad de volver a crearlos.

Qué tipo de actividades deben realizar los administradores de datos

• Entrevistar a expertos en la materia y descubrir la necesidad de datos, metadatos y procesos.

• Organizar la información compleja en categorías y temas apropiados.

• Traducir el lenguaje técnico en lenguaje de negocios y viceversa.

• Asegurar la participación adecuada de todas las partes interesadas en todos los niveles de esfuerzo.

• Redactar una documentación escrita, clara y concisa para usuarios y técnicos.

• Trabajar con éxito con equipos multidisciplinarios.

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Principales componentes de una estrategia de metadatos

• Significado organizativo de los metadatos y su papel en la organización.

• Desafíos y problemas empresariales que pueden ser abordados mediante metadatos mejorados.

• Aproximación al data governance.

• Funciones de administración de datos para todas las principales materias y datos clave.

• Directrices de uso de metadatos.

• Identificación de fuentes de metadatos.

• Visión general del proceso de determinación de la calidad de las fuentes de los metadatos.

• Métodos para  consolidar metadatos desde múltiples fuentes.

• Identificar dónde se almacenarán los metadatos.

• Determinar la responsabilidad de uso adecuado, control de calidad y procedimientos de utilización de metadatos.

• Establecimiento de normas y procedimientos de metadatos.

• Medición del uso y eficacia de los metadatos.

Recomendaciones finales para Data Quality mediante una estrategia de metadatos

Los primeros pasos de una estrategia de metadatos parten de demostrar el retorno de la inversión y los beneficios, tanto para las comunidades tecnológicas como para las de negocios, desarrollar un enfoque de mejores prácticas, implementar data governance y administración de datos, y sostener un entorno de metadatos administrados.

Los metadatos y la calidad de datos correctamente gestionados requieren una estrategia de gestión de datos corporativa.

Algunos puntos clave que pueden suponer un peligro son, tratar de entregar demasiado pronto, centrándose principalmente en la tecnología y sin utilizar las habilidades necesarias para implementar las mejores prácticas.

Los requisitos técnicos para la gestión de metadatos son:

• Un repositorio base de datos de metadatos

• Herramientas de acceso

• Herramientas de modelado de datos

• Herramientas ETL

Una estrategia de metadatos ayuda a la calidad de los datos mediante la identificación de datos deficientes, erróneos o faltantes, además de un compromiso con la buena gestión de los datos, y esto siempre da como resultado una mejora de la calidad de datos.